生成一个对so2，no2，pm10，pm25，o3进行的主成分分析法python代码

好的，以下是一个对所提供的5个变量进行主成分分析法的Python代码：

import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据集中的目标变量分离出来
target = data['o3']
data = data.drop('o3', axis=1)

# 创建PCA对象，设置主成分个数为3
pca = PCA(n_components=3)

# 对数据进行主成分分析
pca.fit(data)

# 输出主成分方差贡献率
print(pca.explained_variance_ratio_)

# 输出主成分权重
print(pca.components_)

在这个例子中，我们使用了pandas库来读取数据集，sklearn库中的PCA类来进行主成分分析。首先，我们从数据集中分离出目标变量（这里是'o3'）作为主成分分析的结果，然后使用PCA对象对数据进行拟合，最后输出主成分方差贡献率和主成分权重。请将代码中的'data.csv'替换为您自己的数据集路径，并根据需要更改主成分个数和目标变量。